• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.317-318
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• 2016

국제수로기구(IHO)는 수로분야의 다양한 데이터와 서비스 표준개발을 위한 프레임워크인 S-100 표준을 개발 하였으며, 이를 기반으로 차세대 전자해도 표준을 포함하는 제품 및 서비스 표준을 개발하고 있다. S-100 기반 제품표준을 개발하기 위해서는 S-100 표준에 부합하는 Feature Catalogue(FC)가 포함되어야 하며, 이를 지원하기 위해 S-100 Feature Catalogue Builder(FCB)가 개발 되었다. S-100 FCB를 이용하여, FC제작 시 Feature를 정의하기 위해서는 Attribute를 매번 입력 하게 되는데, 공통 Attribute를 입력함에 있어서의 입력 오류와 장시간의 제작 시간이 소요된다는 문제점이 발생한다. 이러한 문제점은 현 S-100 FCB가 객체지향 개념이 고려되지 못한 것으로 판단하고, 본 연구에서는 OOP(Object-Oriented Programming) 기반의 S-100 FCB 개발 방안을 연구하였다. 이를 통해 중복되는 정보의 입력을 줄이고 제작 시간을 단축 할 수 있을 것으로 예상된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.73-80
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• 2003

본 논문에서는 기준영상과 탐색영상 사이의 대응되는 특징 점을 정합 하는 알고리즘을 제안한다. 두 영상에서 특징 점을 찾기 위하여 Harris의 코너 점 검출기를 사용하였다. 기준영상의 각 특징 점에 대해, 정규상관계수가 임계치 이상인 탐색영상의 특징 점들로 후보 정합 점을 구한다. 최종적으로 동적 프로그래밍을 사용하여 후보 정합 점들 중에서 대응되는 특징 점을 구한다. 실험으로 인위적인 영상과 실제 영상에서 특징 점을 정합 하는 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.571-578
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• 2013

국제수로기구(IHO)의 공간지리 공통 데이터 모델에 관한 표준인 S-100을 기반으로 하는 S-10x 데이터 제품사양(Product Specification)은 해양의 특정 분야 데이터를 제작, 배포하는 기준에 관한 표준이다. 전자해도 데이터와 같은 피처 중심의 데이터는 피처 카탈로그를 S-10x 데이터 제품사양의 주요 구성 요소로 포함한다. 피처 카탈로그는 대상 분야 및 대상 분야의 데이터에 관한 전문 지식을 갖춘 도메인 전문가에 의해 제작되어 진다. 그러나 도메인 전문가가 피처 카탈로그를 구조화된 XML 문서로 오류 없이 작성하는 것은 쉬운 일이 아니다. 국제수로기구의 TSMAD 워킹그룹 회의에서도 카탈로그의 제작을 지원하는 시스템 개발의 필요성을 제기하였다. 이에 본 논문에서는 도메인 전문가가 S-10x 제품사양의 피처 카탈로그를 일관되고 구조화된 XML 문서로 제작할 수 있도록 지원하는 시스템 도구로 피처 카탈로그 빌더를 설계, 구현하였다. 피처 카탈로그 빌더는 자바 기반의 그래픽 유저 인터페이스(GUI) 프로그램으로 개발하였다. 그리고 피처 개념 사전(Feature Concept Dictionary) 레지스터의 등록 아이템 간의 관계를 확인하고 대상 분야에 적합한 아이템을 선택할 수 있도록 피처 카탈로그 빌더를 개발하였다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제4권1호
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• pp.1-9
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• 2001

This paper describes a procedure extracting feature vector of a target cell more precisely in the case of identifying specified cell. The classification of object type is based on feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, perimeter, width and height of the object So, the feature vector plays very important role in classifying objects. Because the feature vectors is affected by noises and holes, it is necessary to remove noises contaminated in original image to get feature vector extraction exactly. In this paper, we propose the following method to do to get feature vector extraction exactly. First, by Otsu's optimal threshold selection method and morphological filters such as cleaning, filling and opening filters, we separate objects from background an get rid of isolated particles. After the labeling step by 4-adjacent neighborhood, the labeled image is filtered by the area filter. From this area-filtered image, feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, the perimeter based on chain code and the width and height based on rotation matrix are extracted. To prove the effectiveness, the proposed method is applied for yeast Zygosaccharomyces rouxn. It is also shown that the experimental results from the proposed method is more efficient in measuring feature vectors than from only Otsu's optimal threshold detection method.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.30-37
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• 2023

Alzheimer's disease (AD) symptoms are being treated by early diagnosis, where we can only slow the symptoms and research is still undergoing. In consideration, using T1-weighted images several classification models are proposed in Machine learning to identify AD. In this paper, we consider the improvised feature selection, to reduce the complexity by using wrapping techniques and Restricted Boltzmann Machine (RBM). This present work used the subcortical and cortical features of 278 subjects from the ADNI dataset to identify AD and sMRI. Multi-class classification is used for the experiment i.e., AD, EMCI, LMCI, HC. The proposed feature selection consists of Forward feature selection, Backward feature selection, and Combined PCA & RBM. Forward and backward feature selection methods use an iterative method starting being no features in the forward feature selection and backward feature selection with all features included in the technique. PCA is used to reduce the dimensions and RBM is used to select the best feature without interpreting the features. We have compared the three models with PCA to analysis. The following experiment shows that combined PCA &RBM, and backward feature selection give the best accuracy with respective classification model RF i.e., 88.65, 88.56% respectively.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.269-272
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• 2006

현재 제품계열 공학에서 feature 중심의 공통성 및 가변성 분석을 통한 재사용성에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지는 도메인 전문가의 직관 및 경험에 의해 feature가 분석되어 그 개념의 불명확함으로 재사용 측면에서 제한점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 개별 feature 속성 List 작성을 통해 feature간의 의미관계를 중심으로 한 Pattern 분석 방법을 제시하고, 의미 유사성 관계를 적용한 feature 온톨로지 그래프를 이용하여 S/W 제품계열 도메인 공학에서 사용자와 개발자간의 동일한 해석이 가능하고 재사용성을 위한 명시적 feature를 분석 및 추출하는 모델을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1279-1290
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• 2021

차량 기술이 성장하면서 운전자의 개입이 필요 없는 자율주행까지 발전하였고, 이에 따라 차량 내부 네트워크인 CAN 보안도 중요해졌다. CAN은 해킹 공격에 취약점을 보이는데, 이러한 공격을 탐지하기 위해 기계학습 기반 IDS가 도입된다. 하지만 기계학습은 높은 정확도에도 불구하고 적대적 예제에 취약한 모습을 보여주었다. 본 논문에서는 IDS를 회피할 수 있도록 feature에 잡음을 추가하고 또한 실제 차량의 physical attack을 위한 feature 선택 및 패킷화를 진행하여 IDS를 회피하고 실제 차량에도 공격할 수 있도록 적대적 CAN frame 생성방법을 제안한다. 모든 feature 변조 실험부터 feature 선택 후 변조 실험, 패킷화 이후 전처리하여 IDS 회피실험을 진행하여 생성한 적대적 CAN frame이 IDS를 얼마나 회피하는지 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.777-786
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• 2008

Human face avatar is important information in nowadays, such as describing real people in virtual world. In this paper, we have presented a face avatar creation and warping algorithm by using face feature analysis method, in order to detect face feature, we utilized local mean method based on facial feature appearance and face geometric information. Then detect facial candidates by using it's character in $YC_bC_r$ color space. Meanwhile, we also defined the rules which are based on face geometric information to limit searching range. For analyzing face feature, we used face feature points to describe their feature, and analyzed geometry relationship of these feature points to create the face avatar. Then we have carried out simulation on PC and embed mobile device such as PDA and mobile phone to evaluate efficiency of the proposed algorithm. From the simulation results, we can confirm that our proposed algorithm will have an outstanding performance and it's execution speed can also be acceptable.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.203-207
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• 2001

In this Paper, we propose the neural network based emotion recognition method for intelligently recognizing the human's emotion using CCD color image. To do this, we first acquire the color image from the CCD camera, and then propose the method for recognizing the expression to be represented the structural correlation of man's feature Points(eyebrows, eye, nose, mouse) It is central technology that the Process of extract, separate and recognize correct data in the image. for representation is expressed by structural corelation of human's feature Points In the Proposed method, human's emotion is divided into four emotion (surprise, anger, happiness, sadness). Had separated complexion area using color-difference of color space by method that have separated background and human's face toughly to change such as external illumination in this paper. For this, we propose an algorithm to extract four feature Points from the face image acquired by the color CCD camera and find normalization face picture and some feature vectors from those. And then we apply back-prapagation algorithm to the secondary feature vector. Finally, we show the Practical application possibility of the proposed method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.584-587
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• 2021

일반적으로 얼굴인식 시스템은 영상에서 추출한 Feature와 DB 상의 Feature를 비교하는 구조를 가지고 있다. 하지만 원하는 Class의 Feature만 보고 DB 상에서 일치하는 Class의 위치를 특정하는 것은 불가능하기에 DB 상의 모든 Feature와 비교하는 절차가 필요하다. DB 크기가 커짐에 따라 처리시간과 메모리상의 문제가 발생하는데, 이 논문에서는 이를 해결하기 위한 Deep Hashing 모델을 제안한다. Softmax 기반의 Loss를 이용하여 학습하였고, 8-bits의 해시를 추출하였을 때 53%의 Feature 일치율을 보였으며, 이를 사용할 경우 DB 평균 대조군을 23% 이하로 줄이는 효과를 볼 수 있을 것으로 추정한다.